原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90478551 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 ​ 本篇讲CNN的训练与预测(以裂纹分类为例).任务目标:将裂纹图片数据集自

TensorFlow——CNN实现MNIST手写体识别 2019年04月08日 21:46:19 星空Ice_ 阅读数 83   文章目录 TensorFlowCNN实现MNIST 1,数据集 2,回归模型——Softmax 3,卷积神经网络 Convolutional Neural Network - CNN 卷积 Convolution 池化 Pooling 卷积神经网络结构 函数定义 权重初始化 偏置量初始化 卷积函数 池化函数 3.1,Input layer 输入层 3.2,Convol

CIFAR是一个用于普通物体识别的数据集.CIFAR数据集分为两种:CIFAR-10和CIFAR-100.The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the 80 million tiny images dataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. CIFAR-10由60000张大小为32*32的三通道彩色图像组成,被分为1

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

强智教务系统验证码识别 Tensorflow CNN 一直都是使用API取得数据,但是API提供的数据较少,且为了防止API关闭,先把验证码问题解决 使用Tensorflow训练模型,强智教务系统的验证码还是比较简单的,不用CNN一样可以识别的很好,使用CNN也算是重新温习一下CNN 训练集3109张,测试集128张,训练1600次,ACC为99%,实际测试准确率98%左右 代码与模型 https://github.com/WindrunnerMax/SWVerifyCode 如果觉得不错,点个

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集.官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本号是: 将其解压后(代码中包括自己主动解压代码).内容为: 2 測试代码 測试代码发布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifa

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 读取图片文件 产生用于训练的批次 定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 训练 1 读取图片文件 def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): for pic in os.listdir(filename+train_class): class_train.append(file

1.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp

1.CNN结构:X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y 1.1 卷积层:提取特征,改变特征图的个数 卷积 tensorflow卷积函数,tf.nn.conv2d(input=x,filter=W_conv1,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 1.2 池化层:缩小图片,不改变特征图个数 针对卷积层输出的特征图结果,为了提取一定区域的主要特征,并减

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

  样本说明: tensorflow经典实例之手写数字识别.MNIST数据集. 数据集dir名称 每个文件夹代表一个标签label,每个label中有820个手写数字的图片 标签label为0的文件夹中部分bmp图片示例 import tensorflow as tf import os from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from sklearn.utils import shuffle 相关模块 def load_s

从现在的结果来看,分词的版本准确率稍微高一点. 训练过程: 模型评估: 实验三,准备换一下数据集,用这里的数据集来跑这个模型:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30736422 支持:http://tensorflow123.com

#CNN x = tf.placeholder(tf.float32,[None,input_node],name="x_input") y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,output_node],name="y_output") #input-->layer1 w_1 = tf.Variable(tf.truncted_normal([input_node,L1_node],stdev=0.5)) b_1 = tf.V